Teste do Qui-quadrado


Recorre-se a este teste sempre que precisamos analisar a associação entre uma variável nominal e outra variável nominal ou ordinal.

Neste caso pretendemos analisar se a situação escolar (estudante e trabalhador-estudante) está associada à classe etária.  Qualquer uma das variáveis tem apenas duas categorias de resposta. A situação escolar é uma variável nominal e a variável classe etária é ordinal: dos 18 e 22 anos e dos 23 aos 60 anos.

No menu escolhe-se Analyze-Descriptive Statisctis-Crosstabs. Abre-se a janela Crosstabs da figura abaixo. Escolhe-se a variável situação escolar para a caixa Columns e a variável Classe etária para a caixa Rows. Para escolher o teste, carregar em Statistics e abre-se a janela à direita onde se escolhe o teste. Carregar em Continue na janela de Crosstabs:Statistics.

Qui-quadrado1

Para se saber como estão associadas as variáveis é importante pedir que as tabelas contenham não só os valores observados mas os esperados. Assim, ainda na janela Crosstabs, carrega-se em Cells e escolhe-se os valores observados e os esperados, conforma figura abaixo.

Qui-quadrado3Carregar Continue e depois Ok na janela de Crosstabs.

Obtém-se o output abaixo.

Qui-quadrado3O terceiro quadro apresenta o valor do teste e a significância associada. Este permite concluir que existe uma associação significativa da situação escolar com a idade, já que  p≤0,05. Quando analisamos  o quadro da Crosstabulation, podemos notar que existem mais casos, do que o esperado, de trabalhadores-estudantes nas pessoas acima dos 23 anos.

 

 

 

 


37 comentários a “Teste do Qui-quadrado”

  1. Bom dia, Teresa. Quando realizei o qui-quadrado cinco variáveis foram selecionadas como significativas (zona, renda, equídeo, limpeza e carrapato). Agora eu gostaria de realizar a regressão logística dessas variáveis, cruzando com a variável Resultado (se o animal é positivo (1) ou negativo (0) para leishmaniose), vocês poderiam me orientar como fazer. OBG.

  2. boa tarde

    por favor diz-me o que significa no teste Qui quadrado dizer que “existe uma associação significativa da situação escolar com a idade, no quadro acima? significa que a classe etária tem influencia na situação escolar?
    obrigado

    • Uma associação ou relação não significa que exista causa e efeito. Significa apenas que as variáveis estão associadas. Para saber de que maneira estão associadas terá de ter uma tabelas com as percentagens dos casos observados e esperados para cada “célula”.

  3. Boa noite, antes de mais parabéns pelo site, tem sido uma grande ajuda para mim. Estou com uma pequena dúvida em relação ao teste que devo utilizar, como saber se uma variável, “varia” em função da outra?
    ex: as pontuações do Score_D variam com o tipo de ação de promoção da saúde?
    Que teste devo utilizar?
    Obrigada

    • Depende do tipo de variável. Para variáveis de escala pode aplicar o coeficiente de correlação de Pearson ou a alternativa não paramétrica o coeficiente de correlação de Spearman. Para variáveis ordinais também poderá utilizar o coef. correl. de Spearman. Quanto a outro tipo de variáveis, depende muito das categorias de resposta.

  4. No resultado do teste qui-quadrado, o resultado do p valor é representado pela primeira linha (Pearson Chi-Square)? Ou existe outra forma de interpretar esses resultados com as linhas abaixo?

  5. Boa tarde,
    Efetuei os testes de qui-quadrado é aparece-me o seguinte erro: “6 células (60,0%) esperavam uma contagem menor que 5. A contagem mínima esperada é ,21.”

    Todas os cruzamentos em que utilizei o qui-quadrado, violam o pressuposto de frequência, que teste utilizar? Como só queria verificar a correlação/associação entre variáveis utilizei o coeficiente de V. de Cramer, é correto?

    Os cruzamentos em que efetuei o Qui-Quadrado são maioritariamente entre 1 variável ordinal (5 categorias) + 1 variável nominal (2 categorias).

    Que testes devo efetuar?
    Obrigada,
    Joana

    • OI Teresa! Seu material tem sido muito útil para mim!

      Quero identificar a significância entre várias questões com as variáveis demográficas da minha amostra. Sendo que tanto a variável dependente quanto a independente tem vários intervalos de resposta, visto que as respostas para a variável dependente variam de 1 a 5 (Discordo Totalmente e Concordo Totalmente), enquanto as variáveis independentes variam nos intervalos de renda, idade e áreas do conhecimento que eu elaborei.

      Está dando aquele erro da mínima contagem esperada, pois acredito que há muitas opções de resposta. Não sei como proceder…já li alguns materiais e ainda não consegui…

      Eu poderia ir naquela aba “selecionar dados” e considerar apenas as questões “Concordo” e “Concordo Totalmente”, já que quero verificar se essas condições possuem relação com as variáveis?? Ou isso compromete as outras respostas que não vão aparecer na análise?
      Obrigada, desde já!!!

      • Para variáveis de escala existem outros testes a que pode recorrer. Pode analisar diferenças, pode correlacionar…Depende muito da pergunta que pretende ver respondida.

    • Joana! Que testes você utilizou para essa situação (variável ordinal e variável nominal)?? Estou em uma situação semelhante!! Fazendo testes com questões de escala Likert….

      Grata!!!

      Nicole

    • Joana, só agora vi este comentário porque não me apareceu na lista de comentários a moderar.

      Com uma variável ordinal e uma nominal pode usar o teste de Mann-Whitney. Encontra em Analyze-Non Parametric Tests-Legacy Dialogs-2 Independent Samples

  6. Bom dia.

    Tenho uma amostra de apenas 17. Todas as variáveis são nominais ou ordinais. Apliquei este teste e o p deu-me sempre superior a 0,05. Posso afirmar que não existe associação significativa devido à amostra ser demasiado pequena?

    Obrigada.
    Rafaela.

    • Pode concluir que não existe associação entre as variáveis em estudo.
      A conclusão de que a causa da falta de associação é a amostra ser pequena é uma hipótese que poderá colocar mas não é uma conclusão válida.

  7. Boa noite,

    O test qui-quadrado pode ser aplicado a variáveis com distribuição não normal ou somente em variáveis normais? Obrigada

    • O teste de independência do Qui-quadrado tem como pressupostos:
      -nenhuma célula da tabela pode ter valor inferior a 1
      -qualquer célula da tabela pode ter valor inferior a 5 desde que não ultrapasse os 20% de células nesta condição

      A análise da distribuição só se realiza em variáveis escalares. O teste do Qui-quadrado é utilizado em variáveis nominais e ordinais.

  8. Olá tenho uma dúvida. Para verificar o resultado do teste devemos comparar o valor do Pearson chi-square com tabelas de qui -quadrado?
    Num dos meus testes obtive o seguinte resultado:
    Person chi-square 8,592 asymp sigm 0,198. Neste caso aceito a hipótese nula?

    • O valor do coeficiente de correlação de Pearson tem associada uma significância. Se esta for menor que 0,05 (para um intervalo de confiança de 95%) então conclui-se que existe uma relação entre as variáveis. Caso não exista significância estatística (sig>0,05) então as variáveis não estão relacionadas.

  9. Como eu interpreto o teste Fisher resultante do crosstabs/ tabela de contigencia? A amostra é pequena. Uma de n=5. e outra de n=10. Fisher deu ,400 e ,333 (approx Sig). p são maiores que 0,05 então não relação?

  10. Bom dia. Pode me ajudar a interpretar a seguinte tabela onde Q é somente quimioterapia e Q+C quimio+cirurgia:
    C/ Man. Bucal S/ Manif. Bucal MargRowTotals
    Q 25 (21.04) [0.75] 6   (9.96)   [1.58] 31
    Q+C 13 (16.96)[0.93] 12 (8.04)   [1.96] 25
    38 18 56
    The chi-square statistic is 5.2064. The p-value is .022504. This result is significant at p < .05.

    Posso dizer pacientes submetidos à quimioterapia e cirurgia estão mais associados com manifestações bucais do que aqueles apenas submetidos à quimioterapia?

    • Pelo que percebi da tabela a média de Q é 25 e a média de Q+C é 13. Então, como se verificaram diferenças significativas (já que p Q+C.

  11. Boa tarde,
    Efetuei um estudo de saúde através de inquérito por questionário a profissionais em escala Likert que variava entre 1: não sinto até 5: sinto muito
    A base de dados é algo do género:
    Profissional Anos Experiência Formação Competências humanísticas
    Empatia c/ utente Empatia c/ familiares Afeção pessoal
    Enfermeiro 1 23 Generalista 4 3 3
    Enfermeiro 2 16 Especialista 5 4 5
    Enfermeiro 3 8 Generalista 5 5 5

    Que testes devo utilizar no SPSS para testar as hipóteses:

    H0: Não existem diferenças nas competências humanísticas entre generalistas e especialistas.

    H0: Não existem diferenças nas competências humanísticas de acordo com os anos de experiência profissional.

    • H0: Não existem diferenças nas competências humanísticas entre generalistas e especialistas—-usar análise de diferenças para duas amostras independentes (teste t ou Mann-Whitney)
      H0: Não existem diferenças nas competências humanísticas de acordo com os anos de experiência profissional—usar análise de diferenças para mais de duas amostras independentes (Anova ou teste Kruskal-Wallis)
      Leia os artigos relativamente à escolha entre testes paramétricos e não paramétricos, dependendo da distribuição seguir ou não a Normal.

  12. Boa tarde estive a tentar estudar
    Ho: As variáveis “nível de ansiedade dos Pais” e “curso escolhido pelos alunos” são independentes.
    n=25
    Nível de ansiedade (baixo, médio, alto)
    Curso (CT, CSE, AV, Prof., Não definido)

    Usei no SPSS um teste de QuiQuadrado com 8GL
    Qui-quadrado de Pearson= 16,259
    Significância Assintótica= 0,0388

    Razão de verossimilhança=17,611
    Significância Assintótica=0,0243

    Posso concluir que se rejeita a H0 e portanto existe dependência ?

    Também calculei V de Cramer valor= 0,570 e Significância Aproximada 0,039
    Usei o teste certo ou posso usar outro teste?

  13. Esta parte do “a” que aparece embaixo da tabela dizendo que “0 celulas esperavam uma contagem menor que 5″…na minha análise deu: “1 (25.0%) célula esperava uma contagem menor que 5. A contagem minima espera é 1.48” Como interpreto isso? O que preciso fazer? Esta análise está errada?

  14. Boa noite,

    Tenho uma amostra divida em 2 grupos, em que as variáveis para avaliar são o número de intervenções e a classificação final da escala. Que teste devo aplicar?
    A minha dúvida é que o que carateriza os grupos é uma variável nominal mas as outras se se considerarem ordinais (são número inteiros, por isso não sei se se consideram intervalares) é classificada como qualitativa mas exatamente por serem números, não deveria ser quantitativa? Estou um um pouco confusa em definir isto para saber que teste aplicar.
    Obrigada

  15. Boa tarde,
    Pretendo verificar a associação entre duas variaveis categoricas uma das quais com 4 categorias e outra com 3 categorias, ou seja, uma tabela >2×2.
    Quando apliquei o teste de Qui-quadrado deu-me que 25% das celulas esperavam uma contagem menor que 5. Ou seja, não poderei usar o valor p que o teste Qui-quadrado me dá.
    Que valor p poderei usar? O likelihood ratio? Ou não posso usar nenhum e tenho de fazer outro teste? Obrigada.

  16. Olá, Teresa! Sua página tem me ajudado muito, pois estou fazendo uma cadeira de Estatística e Análise de Dados, mas não tenho base alguma.
    Tenho dúvida para responder uma pergunta do trabalho que entrego na próxima semana.
    A pergunta: através de um teste adequado, será de admitir que o género tem influência na
    distribuição do grau de satisfação global?
    Utilizando o chi-square como você indicou, mais de 40% das células tem valor inferior a 5… O que eu faço? Socorro hahahaha

  17. Quando aplico o monte carlo para confirmar teste de qui-qadrado com mais de 20% de celulas com contagem inferior a 5, não sei como ler o teste monte carlo, em que linha leio o p?

  18. O que significa quando o SPSS tem uma saída com essa informação:
    Nenhuma medida de associação foi calculada para a tabulação cruzada de i65*i614. Pelo menos uma variável em cada tabela bidirecional, com base na qual as medidas de associação são computadas, é uma constante.

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